Python并发编程：多线程与多进程实战宝典

Python并发编程是提升程序性能的重要手段，尤其在处理I/O密集型任务时效果显著。多线程和多进程是两种常见的并发方式，它们各有优劣，适用于不同的场景。

多线程基于共享内存的模型，适合执行大量等待操作的任务，例如网络请求或文件读写。Python中的threading模块提供了创建和管理线程的接口，但需要注意全局解释器锁（GIL）对多线程性能的影响。

多进程则利用独立的内存空间，能够真正实现并行计算，特别适合CPU密集型任务。multiprocessing模块允许开发者创建多个进程，避免GIL的限制，从而充分利用多核CPU的性能。

在实际应用中，选择多线程还是多进程需根据具体需求决定。对于I/O密集型任务，多线程通常更高效；而对于计算密集型任务，多进程更能发挥硬件优势。

除了标准库，第三方库如concurrent.futures也提供了更简洁的并发编程方式，支持线程池和进程池，简化了代码编写和资源管理。

合理使用并发技术可以显著提高程序效率，但也需要关注线程安全、资源竞争等问题，确保程序的稳定性和可靠性。

（编辑：我爱制作网_池州站长网）

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